Шойынбек А.А.Куанышбай Д.Н.Кожахмет К.Т.2023-11-012023-11-012018А.А.Шойынбек , Д.Н. Куанышбай , К.Т. Кожахмет / МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИЙ ВИДА ПРЕСТУПЛЕНИЯ / СДУ хабаршысы - 20182415-8135https://repository.sdu.edu.kz/handle/123456789/699Аннотация. В статье рассмотрено два алгоритма, которые классифицируют преступления на классы. Алгоритм Support vector machines (SVM) и Логистическая регрессия приведены в сравнительном анализе по критерию «точность». Преступления выглядят в виде текстовых сообщений. Рассмотрены методы tf-idf и GloVe для преобразования текстовых сообщений в машинный вид. Данный процесс также называется векторизацией. Взята выборка данных, по преступлениям имеющая свыше одного миллиона фабул для обучения моделей с участием учителя. Описаны действия препроцессинга данных для улучшения итогового и объективно верного результата. С этой целью были произведены такие действия как нормализация, случайная ротация и разделение данных на тестовую и обучающую выборку. Путем сравнительного анализа была определена наиболее точно классифицирующая модель для классификации преступлений.otherлогистическая регрессияметод вспомогательных векторных машинклассификацияклассификация преступленийтекстовая классификациямашинное обучениевекторизация текста.СДУ хабаршысы - 2018№3Article